Nesil AI Nedir?

Nesil AI son zamanlarda çok fazla gürültü çıkardı. Terim, yeni dijital görüntüler, video, ses ve metin oluşturmak için denetimli veya yarı denetimli öğrenme algoritmalarına güvenen herhangi bir tür yapay zeka sistemini ifade etmek için kullanılır. MIT’ye göre, nesil AI, son on yılda AI alanında en umut verici ilerlemelerden biridir. 

Nesil AI aracılığıyla bilgisayarlar, girdiye ilişkin temel kalıpları öğrenebilir, bu da onlara benzer içerik çıkarmalarını sağlar. Bu sistemler, generatif karşıt ağlar (GAN’lar), varyasyonel oto kodlayıcılar ve dönüştürücülere dayanır. 

Nesil AI etrafındaki hype sürekli olarak büyüyor, Gartner’ın da “Yükselen Teknolojiler ve Eğilimlere Etki Radyosu 2022” raporunda yer vermesi ile birlikte. Şirketin görüşüne göre, bu, piyasada en etkili ve hızlı şekilde evrimleşen teknolojilerden biridir. 

Bu Gartner raporundan bazı ana öngörüler şunlardır: 

• 2025 yılına kadar, nesil AI, ilaç keşfi ve geliştirme girişimlerinin %50’si tarafından kullanılacak.
• 2025 yılına kadar, nesil AI, tüm verilerin %10’unu üretecek. 
• 2027 yılına kadar, üreticilerin %30’u ürün geliştirme etkinliğini artırmak için nesil AI kullanacak. 

Nesil AI Teknikleri 

Nesil AI, mevcut metin, ses dosyaları veya görüntüleri kullanarak yeni içerik oluşturabilir. Bilgisayarların girdiye ilişkin altta yatan kalıbı tespit etmesini sağlar, böylece benzer içerik üretebilir. 

Nesil AI bu işlemi çeşitli tekniklerle gerçekleştirir: 

• Generatif karşıt ağlar (GAN’lar): GAN’lar iki sinir ağından oluşur. Bir üretici ve bir ayrımcı ağı vardır ve bu ağlar birbirlerine karşı yerleştirilir ve ikisi arasında bir denge kurulur. Üretici ağ, kaynak verilere benzeyen yeni veri veya içerik oluşturur. Ayrımcı ağ, kaynak ve oluşturulan verilerin hangisinin orijinaline daha yakın olduğunu ayırt ederek tanımlar. 
• Dönüştürücüler: Dönüştürücü modeller, GPT-3 gibi büyük isimlere sahiptir ve bilişsel dikkat taklit edebilir ve girdi verilerinin parçalarının önemini ölçebilir. Dönüştürücüler, dil veya görüntüyü anlamak için eğitilir ve ayrıca büyük veri kümelerinden metin veya görüntüler oluşturmak için sınıflandırma görevlerini öğrenebilir. 
• Varyasyonel oto kodlayıcılar: Varyasyonel oto kodlayıcılar ile, kodlayıcı girdiyi sıkıştırılmış koda dönüştürür ve dekoder, kodu kullanarak ilk bilgileri yeniden üretir. Doğru bir şekilde eğitildiğinde, sıkıştırılmış temsil, girdi verisi dağılımını daha küçük boyutlu bir temsil olarak depolayabilir. 

Nesil AI Uygulamaları

Nesil AI için pazarlama, eğitim, sağlık ve eğlence gibi birçok alanda geniş bir uygulama yelpazesi vardır. 

Nesil AI’nin bazı ana uygulamaları şunlardır: 

• Sağlık: Generatif karşıt ağlar, sağlık endüstrilerini devrimleştiriyor. Az temsil edilen verilerin sahte örneklerini üretmek için eğitilebilirler ve bu örnekler daha sonra modeli eğitmek ve geliştirmek için kullanılabilir. GAN’lar ayrıca veri tanımlama, veri gizliliği ve güvenliğini iyileştirme için kullanılır. Veri tersine çevirme sürecini ele alır, bu da değerli hasta verilerini tehlikeye atabilir. 
• Müzik: Nesil AI, insan beynini taklit edebilen sinir ağları oluşturarak müzikte de kullanılıyor. Örneğin, Google’ın Magenta yazılımı, ilk AI şarkısını yarattı. Müzikte nesil AI’nin en büyük avantajlarından biri, yeni türler oluşturabilmesidir. 
• Hareketli Resim: Nesil AI’nin film endüstrisindeki uygulamaları sürekli olarak büyümektedir. Işık veya hava koşullarından bağımsız olarak herhangi bir zamanda bir kare yakalamalarına olanak tanır, çünkü fotoğraf daha sonra dönüştürülebilir. Nesil AI, yüz sentezi ve ses klonlaması kullanarak aktörlerin görüntülerini ve videolarını farklı yaşlarda kullanmalarını da sağlar. 
• Medya: Nesil AI, medya endüstrisi genelinde kullanılır. Örneğin, süper çözünürlük aracılığıyla içeriği yükseltebilir. Makine öğrenimi teknikleri, düşük kaliteli içeriği yüksek kaliteli içerik haline getirebilir. 
• Robotik: Nesil modelleme, pekiştirme makine öğrenimi modellerinin daha az önyargılı olmasını sağlar ve simülasyon ve gerçek dünyada soyut kavramları anlamalarına yardımcı olur. 

Nesil AI’nin Zorlukları

Tüm faydaları ve uygulamaları ile birlikte, nesil AI bazı zorluklar da oluşturur. Örneğin, kötü niyetli aktörler tarafından kötü niyetli faaliyetler gerçekleştirmek veya sahte haberler oluşturmak için kullanılabilir. 

Nesil AI algoritmaları, görevleri başarılı bir şekilde gerçekleştirmek için çok fazla eğitim verisi gerektirir. Aynı zamanda, GAN’lar tamamen yeni görüntüler veya metinler üretemez, yalnızca veriyi birleştirerek yeni bir çıktı oluşturabilir. 

Nesil AI’nin bir başka zorluğu, beklenmeyen sonuçlardır, bazı modeller gibi GAN’lar kontrol edilmesi zor olabilir. Bu durumda, modeller kararsız olabilir ve beklenmeyen bir sonuç üretebilir. 

Nesil AI Şirketleri Örnekleri

Çok çeşitli uygulamalar için birçok şirket nesil AI ile ilgilenmektedir: 

• Synthesia: En iyi bilinen nesil AI şirketlerinden biri Synthesia’dır, video sentez teknolojisinin erken bir öncüsüdür. İngiltere merkezli şirket 2017 yılında kuruldu ve yeni sentetik medya teknolojilerini görsel içerik oluşturma, maliyet, beceri ve teknolojiyi kullanmak için gereken dil engellerini azaltma için uygular. 
• Mostly AI: Mostly AI, Gerçekçi ve Temsili Sentetik Veri Mühendisini geliştirdi, bu da mevcut verilerden gerçekçi ve temsil edici sentetik verilerin ölçeklenebilir bir şekilde simülasyonunu sağlar. Mevcut verilerden desen, yapı ve varyasyonu otomatik olarak öğrenebilir. 
• Synthesis AI: Synthesis AI, yeni nesil AI modellerini ve gelişen CGI teknolojilerini birleştirir. Şirketin propriyetary pipeline’ı, gelişmiş bilgisayar görme modellerini eğitmek için büyük miktarda veri oluşturulmasını sağlar. 
• Synthetaic: Bir leading sentetik veri şirketi olan Synthetaic, AI için yüksek kaliteli veri yetiştirir. Şirketin RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) adlı aracı, büyük, yapılandırılmamış veri kümelerinin analizini otomatikleştirir, böylece AI modellerini geleneksel yöntemlerden daha hızlı eğitebilir ve dağıtabilirsiniz. 
• Aqemia: Bir silico ilaç keşfi şirketi olan Aqemia, benzersiz kuantum-esinlenen algoritmaları, bağlanma öngörüsünü birleştirmek için AI ile güveniyor. Bu teknik, daha yenilikçi moleküllerin daha hızlı keşfedilmesine ve daha başarılı olma olasılığına yardımcı olur. 
• AiMi: Müzik endüstrisinde en iyi nesil AI şirketlerinden biri olan AiMi, gerçek zamanlı olarak yeniden canlanan sürekli bir elektronik müzik akışı sunar. AiMi’yi, sizi sürekli ses ve görsellerle çevreleyen müzik manzaraları oluşturmak için kullanabilirsiniz.
  

Bu, nesil AI modellerini kullanarak yenilikçi ve sürekli olarak gelişen teknolojileri getiren birçok şirketten sadece birkaçıdır.